[发明专利]一种夏玉米全生命周期叶片尺度氮素营养高光谱诊断方法

说明书

本发明公开了一种夏玉米全生命周期叶片尺度氮素营养高光谱诊断方法，包括以下步骤：S1：确定改进吸收面积指数；S2：构建不同叶位叶片氮素诊断模型；S3：构建不同叶位临界氮浓度稀释模型；S4：确定夏玉米全生命周期叶片尺度适宜氮素营养状况的光谱指数阈值。本发明从优化氮肥精准管理和提高氮肥利用效率的角度出发，针对利用光谱技术在夏玉米氮素营养诊断中，涉及全生命周期和叶片尺度光谱融合技术研究不足的问题，开展近地面高光谱技术试验，利用近地面高光谱遥感技术手段从上、中、下叶位多角度立体对夏玉米叶片氮浓度进行预测。构建夏玉米氮浓度不同叶位叶片尺度模型，明确不同生育阶段最佳诊断叶位。

技术领域

本发明属于植株预测技术领域，具体涉及一种夏玉米全生命周期叶片尺度氮素营养高光谱诊断方法。

背景技术

夏玉米是重要的粮食作物，实时监测与精准评估其氮素营养状况对提高氮肥利用效率和减少环境污染具有重要意义。现代光谱遥感技术具有及时、精准和无损监测的优势，克服了传统基于实验室化学分析手段诊断作物氮素营养方法的周期长、破化大、时效差等不足，因而在作物营养诊断中的应用越来越广泛，已成为现代精准农业研究的热点和关键。叶片对光的吸收和反射显著受作物植株体内氮素含量的影响。叶片的氮素营养状况对作物生育期内生长动态监测和氮肥调控管理具有重要的意义。叶片尺度的反射率光谱曲线与叶片本身生化组分关系密切，不同施肥水平下叶片的氮素状况不同，这些差异会引起叶片反射光谱曲线的变化。与冠层尺度反射光谱曲线相比，叶片尺度的光谱信息受作物冠层结构、土壤背景等因素影响较小。

目前基于光谱遥感数据对作物叶片氮素含量估算研究较多，学者在叶片尺度上的研究主要集中在分析作物叶片光谱特征及其生物理化参数定量化特征，探索最优波段或波段组合，并利用数学模型实现作物氮素营养状况的评估。研究表明，450-780nm波段与作物叶片氮素关系密切，是氮素敏感区域，可以作为诊断叶片氮素的敏感参数。作物叶片氮素光谱诊断研究主要和冠层尺度区分较多，叶片尺度内部不同叶位间研究较少涉及，但是作物受氮素胁迫后，中下部首先在胁迫初期表现明显，冠层早期表现并不明显，若只针对冠层开展研究，这样会错过氮素养分胁迫早期的诊断，另外，目前对叶片的研究也较笼统，对叶片光谱数据的获取没有细化到不同叶位，导致在实际应用中，操作性较差，因此有必要对作物不同叶位叶片氮素营养光谱监测技术进一步研究，确定不同生育阶段最佳的诊断叶位。对作物从不同叶位和冠层尺度多角度立体监测，以提高不同叶位和冠层尺度光谱遥感技术诊断氮素营养状况的实用性。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种夏玉米全生命周期叶片尺度氮素营养高光谱诊断方法。

本发明的技术方案是：一种夏玉米全生命周期叶片尺度氮素营养高光谱诊断方法包括以下步骤：

S1：获取夏玉米全生命周期的光谱数据，并基于光谱数据确定改进吸收面积指数；

S2：根据改进吸收面积指数，构建不同叶位叶片氮素诊断模型；

S3：构建不同叶位临界氮浓度稀释模型；

S4：根据不同叶位叶片氮素诊断模型和不同叶位临界氮浓度稀释模型确定夏玉米全生命周期叶片尺度适宜氮素营养状况的光谱指数阈值。

进一步地，步骤S1中，确定改进吸收面积指数的具体方法为：将夏玉米植株的波长作为横坐标，将夏玉米植株的反射率作为纵坐标，建立直角坐标系；在直角坐标系中，将波长为680nm对应的反射率纵坐标作为第一点，将波长为760nm对应的反射率纵坐标作为第二点，将波长为680nm对应的反射率纵坐标和波长为760nm对应的反射率纵坐标的连线与波长为550nm对应的反射率纵坐标延长线的交点作为第三点，以第一点、第二点和第三点形成几何区域，将几何区域面积作为改进吸收面积指数。

进一步地，步骤S2中，构建不同叶位叶片氮素诊断模型的不同方法为：计算改进吸收面积指数和夏玉米叶片氮浓度的相关系数，并采用回归分析方法确定相关系数最大值对应的改进吸收面积指数和夏玉米叶片氮浓度的回归关系，完成不同叶位叶片氮素诊断模型构建。